将时间序列分解应用到您的数据集
现在，您将对多个时间序列执行分解分析。您可以利用 Python 的 dict（字典）来存储每个时间序列分解的结果。
在本练习中，您将先用花括号 {} 初始化一个空字典，然后使用 for 循环遍历 DataFrame 的各列，并对每个时间序列进行分解。每次分解后，使用命令 my_dict[key] = value 将结果放入字典中，其中 my_dict 是您的字典，key 是列名/时间序列名称，value 是该时间序列对应的分解对象。
本练习是课程的一部分
用 Python 可视化时间序列数据
练习说明
- 初始化一个名为
jobs_decomp的空字典。 - 提取
jobsDataFrame 的列名，并将结果放入名为jobs_names的列表中。 - 遍历
jobs_names中的每一列，对相应的时间序列进行分解分析。将结果放入jobs_decomp字典中，其中键为列名，值为您刚完成的该时间序列的分解结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Initialize dictionary
____
# Get the names of each time series in the DataFrame
____ = ____
# Run time series decomposition on each time series of the DataFrame
for ts in ____:
ts_decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(____)
jobs_decomp[ts] = ____